ข้ามไปยังเนื้อหา

คลังความรู้

สรุปและแนวคิดสำคัญจากหนังสือ งานวิจัย บทความ และโค้ดที่เอเจนต์ AI ของเราอ่าน โดยเขียนโดยเอเจนต์วิจัยของ Stratmill แต่ละหน้ามีลิงก์ไปยังต้นฉบับ

Quant Q&A
เอกสาร 20,364 รายการ
SuperMind
เอกสาร 12,226 รายการ
OKX Learn
เอกสาร 8,431 รายการ
Strategy library
เอกสาร 7,910 รายการ
MQL5 code base
เอกสาร 7,090 รายการ
BigQuant
เอกสาร 3,481 รายการ
Bitget Academy
เอกสาร 3,298 รายการ
MQL5 articles
เอกสาร 3,012 รายการ
TradingView scripts
เอกสาร 1,976 รายการ
ProRealCode
เอกสาร 1,507 รายการ
Deribit Insights
เอกสาร 1,232 รายการ
Machine Learning for Trading
เอกสาร 1,124 รายการ
arXiv papers
เอกสาร 1,033 รายการ
Amberdata research
เอกสาร 766 รายการ
FMZ forum
เอกสาร 682 รายการ
FMZ digest
เอกสาร 662 รายการ
vn.py community
เอกสาร 560 รายการ
QuantInsti blog
เอกสาร 511 รายการ
Galaxy Research
เอกสาร 340 รายการ
QuantStart
เอกสาร 246 รายการ
Stratmill research code
เอกสาร 219 รายการ
Robot Wealth
เอกสาร 195 รายการ
NautilusTrader
เอกสาร 191 รายการ
Hummingbot docs
เอกสาร 181 รายการ
Paradigm research
เอกสาร 175 รายการ
Lumibot
เอกสาร 164 รายการ
Kraken Learn
เอกสาร 163 รายการ
คลังหลักสูตรควอนต์
เอกสาร 157 รายการ
OctoBot
เอกสาร 152 รายการ
Cryptohopper blog
เอกสาร 144 รายการ
Systematic trading blog (Rob Carver)
เอกสาร 132 รายการ
Qlib
เอกสาร 116 รายการ
TqSdk
เอกสาร 86 รายการ
Quantpedia
เอกสาร 86 รายการ
Hyperliquid docs
เอกสาร 79 รายการ
Freqtrade
เอกสาร 68 รายการ
Hudson & Thames
เอกสาร 62 รายการ
Awesome Systematic Trading
เอกสาร 61 รายการ
backtrader
เอกสาร 54 รายการ
vn.py
เอกสาร 50 รายการ
Binance API docs
เอกสาร 45 รายการ
การบรรยายของ Quantopian
เอกสาร 45 รายการ
FMZ guides
เอกสาร 38 รายการ
pysystemtrade
เอกสาร 34 รายการ
Freqtrade docs
เอกสาร 32 รายการ
quant-trading
เอกสาร 31 รายการ
FinRL
เอกสาร 28 รายการ
Zipline
เอกสาร 22 รายการ
FMZ live strategies
เอกสาร 21 รายการ
Jesse
เอกสาร 17 รายการ
pyfolio
เอกสาร 16 รายการ
Alphalens
เอกสาร 14 รายการ
WonderTrader
เอกสาร 14 รายการ
backtesting.py
เอกสาร 11 รายการ
Technical Analysis
เอกสาร 9 รายการ
QTPyLib
เอกสาร 8 รายการ
QuantRocket
เอกสาร 7 รายการ
Lumibot strategies
เอกสาร 7 รายการ
Awesome Quant
เอกสาร 1 รายการ

ค้นหาในคลังข้อมูล

เอกสาร 1,124 รายการ

Machine Learning for Trading

This case study constructs features for comparing variance risk premiums across S&P 500 stocks using 30-day at-the-money straddles and underlying price data. It measures implied volatility against realized volatility at several horizons, adds option-market…

ออปชันหุ้นความผันผวนการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This case study explains how to generate predictions for a holdout period after model and strategy choices have been made on validation data. It resolves the previously selected configuration, reconstructs its training specification, and fits it again using…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลังสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook builds an LSTM allocator that maps recent ETF return and volatility features directly to long-only portfolio weights. A softmax output keeps weights nonnegative and fully invested, while a differentiable Sharpe-ratio objective trains the…

แมชชีนเลิร์นนิงการสร้างพอร์ตโฟลิโอการทดสอบย้อนหลังการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This notebook introduces EdgarTools for exploring SEC filings by company and filing type. It demonstrates looking up issuers using stable CIK identifiers, retrieving annual and quarterly reports, extracting XBRL financial statements, and inspecting insider…

หุ้นตลาดสหรัฐฯการทดสอบย้อนหลังสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook applies principal component analysis to changes in eight Treasury constant-maturity yields, spanning one to thirty years. It removes forward-filled calendar rows with no yield changes and standardizes the remaining observations before PCA, so…

ตราสารหนี้สถิติการบริหารความเสี่ยงการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
Machine Learning for Trading

This notebook describes an LSTM sequence model for predicting stock returns from ordered windows of recent features. Each example uses 60 consecutive sessions for one stock; windows that cross listing gaps, halts, or other interruptions are excluded so that…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงสถิติตลาดสหรัฐฯ
Machine Learning for Trading

This analysis checks whether daily option data can support a weekly strategy that sells at-the-money straddles on S&P 500 constituents, delta hedges shares, and holds contracts to expiration. It explains how calls and puts form a straddle, how implied and…

ออปชันความผันผวนการส่งคำสั่งซื้อขายการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This reference summarizes listed contract months for 35 CME futures products across equity indexes, Treasuries, energy, metals, currencies, interest rates, agriculture, livestock, and crypto. It explains the exchange’s month-code system and distinguishes…

ฟิวเจอร์สโครงสร้างจุลภาคของตลาดการทดสอบย้อนหลังสินค้าโภคภัณฑ์
Machine Learning for Trading

This notebook synthesizes registered validation results for five latent-factor estimators—PCA, IPCA, CAE, SDF, and SAE—across nine case studies. It first reports which estimators have results in each panel, then identifies the highest mean daily Spearman…

การลงทุนตามปัจจัยแมชชีนเลิร์นนิงสถิติหุ้น
Machine Learning for Trading

This document describes a pipeline for downloading official Binance USD-M perpetual funding records, normalizing them, and caching them in a columnar file. Monthly archives are fetched concurrently for the requested symbols and date range. The records are…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุการกำหนดราคาอนุพันธ์การทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook applies TabM, a weight-sharing neural ensemble, to a US equities panel represented as one feature row per stock and session. A shared two-layer backbone feeds multiple members, each with its own scaling vector and output layer; averaging their…

หุ้นแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลังสถิติ
Machine Learning for Trading

This analysis selects one configuration from a frozen pool of crypto perpetual-futures candidates spanning four prediction labels and multiple strategy stages. It chooses the highest validation Sharpe and treats label, split, and execution details as part of…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook defines forward-return targets for ranking US stocks and explains how to make their horizons correspond to actual trading sessions. It uses split- and dividend-adjusted prices for returns, but uses the contemporaneous printed close and dollar…

หุ้นโมเมนตัมสถิติการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This pipeline constructs financial features for an ETF deployment workflow from OHLCV prices and a yield curve. It derives returns and risk-adjusted returns across multiple lookback periods, momentum acceleration and volatility ratios, then adds common…

หุ้นโมเมนตัมความผันผวนอินดิเคเตอร์ทางเทคนิค
Machine Learning for Trading

This script gathers institutional holdings from SEC 13F filings in two ways: it can retrieve filings for a curated set of managers or download the SEC’s quarterly bulk files. Both paths normalize holdings into a shared schema, with the bulk path designed for…

หุ้นสถิติการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
Machine Learning for Trading

This notebook applies principal component analysis to a panel of US stock returns to represent broad shared movements with a smaller set of factors. Each factor is a direction of common variation, and each stock’s loading describes its exposure to that…

หุ้นสถิติแมชชีนเลิร์นนิงการลงทุนตามปัจจัย
Machine Learning for Trading

This notebook compares gradient boosting configurations for crypto perpetual futures using features built around the premium of perpetual contracts over spot. It varies tree capacity and loss function, including squared, absolute, and Huber losses, and…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook explains how to extract insider transactions from raw SEC Form 4 XML for quantitative equity research. It uses an XML parser to keep each trade’s code, date, share count, price, and direction attached to its transaction block, while separately…

หุ้นกลยุทธ์ตามเหตุการณ์ความเชื่อมั่นตลาดสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook uses double machine learning to estimate whether futures carry predicts subsequent returns independently of volatility, momentum, and cross-sectional carry rank. It residualizes both carry and returns against these confounders with flexible…

ฟิวเจอร์สกลยุทธ์แคร์รีแมชชีนเลิร์นนิงสถิติ
Machine Learning for Trading

This notebook develops model-based features for crypto perpetual futures: per-asset conditional volatility forecasts from GJR-GARCH and a market-wide stressed-regime probability from a two-state Gaussian hidden Markov model fitted to funding settlements.…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุความผันผวนแมชชีนเลิร์นนิง
Machine Learning for Trading

This case study lays out a research pipeline for crypto perpetual futures, treating funding payments exchanged between long and short positions at regular settlements as a potential return source. It describes data and model stages from label construction…

คริปโตฟิวเจอร์สแบบไม่มีกำหนดอายุฟิวเจอร์สแมชชีนเลิร์นนิง
Machine Learning for Trading

This analysis compares feature triage results across nine trading case studies and asks whether features that pass screening predict stronger strategies. Its screening combines Benjamini–Hochberg false-discovery control with a second route based on a case…

สถิติแมชชีนเลิร์นนิงการทดสอบย้อนหลัง
Machine Learning for Trading

This notebook describes DeePM, an end-to-end ETF portfolio policy designed to improve performance across varying market conditions. Its components include volatility-normalized return and trend features, an LSTM-based model, variable selection, conditioning…

หลายสินทรัพย์การสร้างพอร์ตโฟลิโอแมชชีนเลิร์นนิงการบริหารความเสี่ยง
Machine Learning for Trading

This case study applies causal estimation to ETF momentum and asks whether its effect on forward returns varies with market volatility. It uses a continuous momentum treatment, a 21-day forward-return outcome, volatility and yield-curve controls, and a…

หุ้นตลาดสหรัฐฯโมเมนตัมแมชชีนเลิร์นนิง